Com a inteligência artificial (IA) se tornando cada vez mais difundida, muitas pessoas à frente de empresas provavelmente sentem que ela ajudou a reduzir a carga de trabalho operacional. A IA é uma ferramenta extremamente útil, e espera-se que tenha um impacto significativo nos processos de tomada de decisão e na experiência do cliente nos próximos anos.

Iniciativas de marketing e estratégias centradas em IA estão, portanto, se tornando cada vez mais importantes para as empresas, e a eficácia com que elas conseguem aproveitar a IA pode ajudar a determinar seu crescimento e competitividade futuros.

Uma iniciativa que atualmente chama atenção é o agente de IA. Acredita-se que a IA tenha potencial para transformar a própria natureza do e-commerce ao reunir informações e tomar decisões em nome dos clientes, e até mesmo lidar com ações como compra e pagamento.

Neste artigo, explicaremos os conceitos básicos dos agentes de IA e como eles diferem da IA generativa tradicional e dos chatbots de IA. Também discutiremos as possíveis aplicações de agentes de IA no e-commerce, os desafios envolvidos na implementação e as etapas que empresas de e-commerce precisarão seguir daqui em diante.

Principais conclusões

• Ao contrário da IA generativa ou dos chatbots de IA, agentes de IA são sistemas de inteligência artificial que entendem a intenção do usuário, tomam decisões autônomas e executam tarefas.
  
• À medida que o mercado japonês de e-commerce continua se expandindo, a intensificação da concorrência e a crescente demanda por experiências personalizadas impulsionam o aumento do interesse por agentes de IA.
  
• Iniciativas que usam agentes de IA para orientar experiências de compra estão ganhando força, como demonstram o Rufus, da Amazon, o Rakuten AI, do Rakuten Group, e o Agent i, da LINE e do Yahoo! JAPAN.
  
• Agentes de IA têm cada vez mais capacidade de auxiliar em todo o processo de compra, da pesquisa e comparação de produtos a reservas e pagamentos, e estão começando a transformar significativamente a experiência de compra no e-commerce.
  
• A implementação de agentes de IA também apresenta desafios relacionados à definição de funções, à integração de dados e à segurança.
  

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um sistema de inteligência artificial que toma decisões autônomas com base em seus objetivos e executa tarefas de acordo com eles. Ao contrário da IA generativa ou de chatbots, agentes de IA se distinguem por fazer mais do que simplesmente responder às perguntas dos clientes: eles são projetados para concluir tarefas específicas.

Imagine que um cliente está procurando bagagem e especifica estes critérios: "uma mala de mão vermelha com abertura frontal, por menos de ¥ 10.000, fabricada no Japão e com boas avaliações". Um agente de IA pode buscar produtos estabelecidos nesses critérios, comparar as opções que os atendem e selecionar um produto.

Assim, a característica definidora dos agentes de IA é a capacidade de lidar de forma fluida com todo o processo de compra, da interpretação dos requisitos e seleção de produtos à compra e ao pagamento propriamente ditos.

O conceito de comércio agêntico, no qual a IA assume a função de tomar decisões de compra, também vem ganhando atenção nos últimos anos.

Como agentes de IA diferem da IA generativa

A IA generativa é projetada principalmente para criar conteúdo, como texto ou imagens. Serviços como ChatGPT e Gemini são exemplos claros de sistemas que geram conteúdo em resposta a comandos dos usuários.

Vale observar que muitos desses sistemas de IA generativa se baseiam em tecnologias de grandes modelos de linguagem (LLM), caracterizadas pela capacidade de gerar texto com aparência natural usando grandes volumes de dados textuais.

Em contraste, agentes de IA fazem mais do que simplesmente gerar uma saída: eles podem tomar decisões e executar tarefas com base nos objetivos que receberam.

As diferenças entre agentes de IA e IA generativa estão resumidas abaixo.

Como agentes de IA diferem de chatbots de IA

Um chatbot de IA é um sistema que fornece informações e responde a consultas por meio de interações com usuários. Avanços recentes em IA tornaram possível que os sistemas respondam de forma flexível com base no conteúdo da pergunta do usuário, em vez de apenas fornecer respostas pré-programadas.

O foco principal desses sistemas é fornecer informações em formato conversacional: eles não realizam nenhum processamento real nem executam tarefas operacionais.

Em contraste, agentes de IA vão além da simples conversa: eles entendem as consultas dos usuários e realizam as ações necessárias por conta própria.

Por exemplo, em resposta ao relato de um cliente de que o produto recebido estava danificado, o agente de IA pode verificar a situação e prosseguir com o processo de devolução. Da mesma forma, se um cliente enviar uma solicitação para alterar o pedido, o agente de IA poderá atualizar diretamente as informações do pedido e, assim, resolver o problema.

As diferenças entre chatbots de IA e agentes de IA podem ser resumidas da seguinte forma.

• Chatbots de IA: fornecem informações e orientação por meio de conversa
  
• Agentes de IA: entendem consultas, determinam as próximas etapas adequadas com base na situação e agem
  

Assim, a principal diferença é que, enquanto chatbots de IA se concentram principalmente na conversa, agentes de IA também são capazes de executar ações.

Por que agentes de IA estão ganhando atenção no e-commerce

O crescente interesse em agentes de IA no setor de e-commerce decorre da expansão do mercado, da intensificação da concorrência e do aumento das expectativas dos clientes.

O mercado doméstico de e-commerce no Japão continua crescendo ano após ano. De acordo com uma pesquisa do Ministério da Economia, Comércio e Indústria, o tamanho do mercado doméstico de e-commerce B2C em 2024 chegou a aproximadamente ¥26,1 trilhões, um aumento de 5,1% em relação ao ano anterior. A taxa de adoção do e-commerce é de aproximadamente 9,8% e segue em tendência de alta, indicando que a migração para o comércio online avança de forma constante.

Além disso, o mercado japonês de e-commerce B2B chegou a ¥514,4 trilhões em 2024, demonstrando que o mercado de e-commerce funciona como infraestrutura crítica não apenas para transações de consumo, mas também para transações entre empresas.

Além da expansão do próprio mercado, o número de novos participantes também está aumentando, tornando a concorrência ainda mais intensa. Como resultado, tornou-se difícil se destacar apenas vendendo produtos, e agora há uma demanda crescente pela personalização das experiências de e-commerce.

No entanto, há limites para a otimização contínua quando ela é feita manualmente. Como resultado, cresce o interesse por sistemas capazes de otimizar automaticamente toda a experiência de compra.

O comércio por chat, onde os clientes compram produtos por meio de rede social e aplicativos de mensagens, também tem ganhado popularidade, e o comportamento de compra impulsionado por conversas com clientes está se tornando cada vez mais comum.

Agentes de IA são vistos como uma forma de atender a essas necessidades e mudanças no ambiente de e-commerce.

Casos de uso de agentes de IA no e-commerce

Agentes de IA estão sendo usados com frequência cada vez maior em várias funções de e-commerce, como atendimento ao cliente e marketing.

Nesta seção, apresentaremos casos de uso específicos com base em iniciativas de empresas líderes.

Evolução do atendimento ao cliente interativo por meio do Agent i, da LINE e do Yahoo! JAPAN

Nos últimos anos, a LINE e o Yahoo! JAPAN começaram a oferecer um agente de IA chamado Agent i, marcando um avanço significativo em relação ao atendimento ao cliente tradicional baseado em conversas.

O Agent i é um agente de IA que integra o AI Assistant do Yahoo! JAPAN e o LINE AI da LINE. Ele pode ser acessado pelo ícone exibido na aba LINE ou ao lado da caixa de pesquisa no Yahoo! JAPAN.

O objetivo do Agent i não é apenas fornecer informações e fazer sugestões por meio de interações com clientes, mas também apoiar processos como pesquisa, comparação e tomada de decisões, com o objetivo final de, futuramente, também lidar com a execução de tarefas.

Experiência de compra aprimorada com o Rakuten AI do Rakuten Group

O Rakuten Group introduziu o Rakuten AI, um agente de IA para o serviço Rakuten Travel. Esse agente de IA trabalha ativamente para apoiar e aprimorar a experiência de compra dos clientes.

Quando os clientes fornecem à IA seu orçamento e suas preferências, o agente de IA sugere possíveis acomodações. O cliente pode escolher o plano mais adequado e seguir diretamente para a reserva.

O sistema também pode sugerir novas reservas ou planos semelhantes com base no histórico de reservas anteriores, permitindo recomendações adaptadas ao comportamento e às preferências dos clientes.

Suporte conversacional à compra com o Rufus, da Amazon

A Amazon introduziu um assistente de compras com IA chamado Rufus, que responde a perguntas de clientes e recomenda produtos.

Os clientes podem fazer perguntas sobre os usos e recursos de um produto, e a IA fornece informações relevantes para ajudar na decisão de compra.

Embora atualmente seja uma evolução das funções tradicionais de pesquisa e recomendação, esse formato, que oferece suporte à compra por meio de diálogo, pode ser caracterizado como uma abordagem baseada em agentes de IA.

Desafios na implementação de agentes de IA e como empresas de e-commerce podem superá-los

Embora agentes de IA sejam excelentes para aprimorar a experiência do cliente em sites de e-commerce e melhorar a eficiência operacional, há vários desafios a considerar ao implementá-los. Vamos analisar esses problemas e como eles podem ser resolvidos.

Definição da função dos agentes de IA

Embora agentes de IA possam ser usados em uma ampla variedade de tarefas, um desafio é determinar exatamente quanta responsabilidade deve ser confiada a eles. Os requisitos de design e os riscos envolvidos variam significativamente dependendo de o sistema se destinar apenas a sugerir produtos ou também ser responsável por lidar com ações como compras e pagamentos.

Portanto, ao implementar IA, é importante distinguir claramente entre tarefas que devem ser realizadas pela IA e aquelas que devem ser executadas por pessoas, além de definir explicitamente as funções e responsabilidades.

Fortalecimento da integração de dados e sistemas

Para que agentes de IA funcionem corretamente, é necessário que estejam devidamente integrados a informações de produtos, inventário e dados de clientes. Se a integração com sistemas existentes ou a organização dos dados for inadequada, a precisão das recomendações e a consistência do processamento poderão ser comprometidas.

Para resolver isso, é necessário centralizar o gerenciamento de dados, fortalecer a integração de sistemas e estabelecer um ambiente no qual a IA possa acessar as informações necessárias em tempo real.

Estabelecimento de um ambiente de pagamento seguro

Quando agentes de IA se envolvem nas etapas finais do processo de compra, garantir a segurança dos pagamentos e mitigar o risco de fraude se tornam desafios importantes. Em particular, situações que envolvem o tratamento de informações pessoais e de pagamento dos clientes exigem alto nível de segurança e confiabilidade.

Portanto, é importante implementar medidas para prevenir fraude e garantir a segurança, além de criar um processo de pagamento fluido que permita aos usuários concluir suas transações com confiança.

Para empresas de e-commerce daqui em diante, uma prioridade importante será criar um ambiente em que a IA identifique e recomende produtos, e os clientes possam então tomar uma decisão e concluir o processo de pagamento com segurança e fluidez.

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